Open Interpreter 简介
Open Interpreter[1] 是一个创新的自然语言接口，它允许用户通过类似于ChatGPT的聊天界面，在终端中与计算机进行交互。
项目的核心功能是让大型语言模型（LLMs）在本地运行代码，支持多种编程语言，如Python、JavaScript、Shell等。
项目特点
主要特点
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本地代码执行：Open Interpreter 允许在本地环境中执行代码，提供了对互联网的完全访问权限，没有时间和文件大小的限制。 -
多种语言支持：支持多种编程语言，使得开发者可以使用他们熟悉的语言进行开发。 -
聊天界面：用户可以通过一个类似ChatGPT的聊天界面与Open Interpreter 进行交互，使得操作更加直观和便捷。 -
安全性：在执行代码前，用户会被要求确认，以防止意外执行可能带来风险的代码。
使用场景
Open Interpreter 可以用于多种场景，包括但不限于：
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照片和视频编辑：创建和编辑照片、视频、PDF等文件。 -
网络浏览：控制Chrome浏览器进行网络搜索和研究。 -
数据分析：绘制、清理和分析大型数据集。
项目使用
安装
在终端中运行以下命令来安装 Open Interpreter：
pip install open-interpreter
快速开始
安装完成后，在终端中运行以下命令来启动交互式聊天：
interpreter
或者在 Python 文件中使用以下代码来开始交互式聊天：
from interpreter import interpreter
interpreter.chat()
基本使用
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执行命令：
你可以直接向 interpreter.chat() 传递消息来执行命令，例如：
interpreter.chat("Plot AAPL and META's normalized stock prices") # 执行单个命令
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交互式聊天：
在终端中运行 interpreter 或在 Python 文件中使用 interpreter.chat() 来开始交互式聊天。
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流式聊天：
如果想逐块处理输出，可以使用流式聊天：
message = "What operating system are we on?"
for chunk in interpreter.chat(message, display=False, stream=True):
print(chunk)
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程序化聊天：
对于需要更精确控制的情况，可以直接将消息传递给 .chat(message)：
interpreter.chat("Add subtitles to all videos in /videos.")
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重置聊天：
如果想重新开始聊天，可以重置消息历史：
interpreter.messages = []
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保存和恢复聊天：
可以保存聊天消息，并在需要时恢复聊天：
messages = interpreter.chat("My name is Killian.") # 保存消息
interpreter.messages = [] # 重置解释器
interpreter.messages = messages # 从 'messages' 恢复聊天
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自定义系统消息：
可以检查和配置 Open Interpreter 的系统消息，以扩展其功能、修改权限或提供更多上下文。
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更改语言模型：
Open Interpreter 使用 LiteLLM 连接到托管的语言模型。可以通过设置模型参数来更改模型。
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本地运行：
如果想在本地运行模型，可以指定你的推理服务器的 api_base URL。
参考文档
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官方文档[2] -
项目网址[3]
注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
欢迎关注&点赞&在看，感谢你的阅读~
Github地址: https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter
[2]
官方文档: https://docs.openinterpreter.com/
[3]
项目网址: http://openinterpreter.com/
原文始发于微信公众号（AIGC创想者）：52.9K+ Star！Open Interpreter：一个创新的自然语言计算机接口
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